基于近场声阵列的旋转机械噪声源识别

为了有效控制旋转机械噪声,利用信号处理技术对整机或部件进行噪声源识别是十分必要的,噪声源准确识别可以为故障诊断和结构优化提供依据。首先论述建立均匀线性近场声阵列模型以获得空间声场数据的方法。其次,在传统波束形成结果基础上,利用反卷积法从中提取所需声场信息以实现对声源面可视化重构。接着,在所搭建转子噪声试验台上,利用近场声阵列提取各种工况下噪声信号,并识别出轴承以及盘轴连接处为转子主要噪声源,验证了基于声源成像反卷积法均匀线性近场声阵列在旋转机械噪声源识别方面的可行性。     

调制声场声源定位技术研究

为提高调制声场特征提取的准确性,减小噪声对全息重建结果影响,提出复解析小波变换的调制声源近场声全息分析方法。利用复解析小波变换自适应分析能力,对调制声场声压信号进行处理,实现调制信号与噪声信号分离,再对调制成分进行统计最优近场声全息重建分析。利用仿真信号及音响实验分析验证表明,该方法能准确识别、定位调制声源,计算量小,抑制噪声能力强,且全息重建精度高。     

强干扰环境下声源可视化重建方法的研究进展

准确识别噪声源是机电产品噪声控制的关键,其中,近场声全息和波束形成是两种常用的声源可视化重建方法,分别适用于近场低频和远场高频声源重建的情况。传统的声全息和波束形成方法基于自由场假设,即适用于目标声源辐射声与干扰噪声之间的信噪比大于10 dB的情况。然而很多机电产品的噪声测试只能在工作现场进行,不满足自由场条件。为此,从声学传播方程和信号处理两个方面出发,回顾了强干扰环境下声源可视化重建方法的研究发展历程,评点了每种方法的特点和适用范围。重点介绍了强干扰环境下的近场声全息方法,包括声场分离法和逆块传递函数法。另外,还介绍了混响环境下的声源重建方法以及基于信号处理的信号噪声分离方法。最后,讨论了强干扰环境下声源重建有待解决的问题及其发展趋势。     

调制声源的统计最优近场声全息技术研究

常规近场声全息技术分析调制声源产生的声场得到的结果无法正确识别和分析声源的调制成分。本文展开了调制声源的统计最优近场声全息分析,具体方法为先通过Hilbert变换解调调制声场的声压信号,提取出调制成分,然后再对调制成分进行统计最优近场声全息分析重建调制声源。通过扬声器实验和空压机调制声源识别实验证明了该方法在工程应用上的有效性。     

统计最优柱面近场声全息识别声发射源研究

植物在受到病害胁迫时会发出声发射信号。通过声发射信号的采集,以统计最优柱面近场声全息技术为理论依据,进行植物的声源信号识别和声场分析。对单声源和多声源分别进行了仿真分析,通过不断修改全息柱面半径、重建柱面半径和测量点间距等参数,探索获得最佳重建效果的参数范围,同时探讨了窗函数对重建效果的影响。将基于统计最优算法的柱面近场声全息与基于空间傅里叶变换算法的柱面近场声全息进行了比较,仿真结果表明,单声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差均在10dB以下,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差均在15dB以下,多声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差基本在2dB左右,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差在26dB以下,充分表明了统计最优柱面声全息技术的优越性。     

基于圆柱近场声全息的水下声源定位实验验证

为提高水下航行器的声隐身性,或者减少其对海洋环境的噪声影响,噪声源的定位与识别对于制定合理的控制方案具有重要的工程价值。同时,对水下航行器的声辐射特性进行评估和管理是其升级和使用过程中不可或缺的环节之一。近场声全息技术利用在船体表面附近测量面测得的声压数据,采用声场变换方法,既可反向重建辐射声源面声场从而定位船体上的噪声源,也可正向重建测量面外部声场从而预测远场声辐射。通过OROS水下声全息软件展示如何利用NAH进行声源定位和远场预测,该软件是目前市场上唯一的水下近场声全息解决方案。考虑到水下航行器以圆柱体结构居多,本文开展了圆柱近场声全息的实验研究,得到了准确的辐射声场信息,验证了该方法的准确性和有效性,为圆柱近场声全息技术的水下工程应用提供参考。     

基于双振速测量面的噪声源定位方法研究

在较远距离准确定位噪声源对水下航行器等设备的减振降噪具有重要意义。该文提出一种基于双振速测量面的近场声全息技术,采用双测量面对双噪声源信号的质点振速信息进行提取,利用前后两测量面间的相位差构成格林函数,并根据声场重建公式进行近场声全息声场重建。数值仿真及主峰位置偏差分析表明,基于振速测量的双测量面近场声全息技术,与单振速测量面、双声压测量面的近场声全息技术相比,可以忽略边缘误差的影响,并可以在较远的测量距离更准确的定位声源位置,验证了基于双振速测量面近场声全息技术的有效性和可行性。     

声源识别的柱面声全息方法与数值实现研究

主要介绍了基于空间声场变换(STFT)的柱面声全息技术，及其在识别和定位柱状或类柱状声源方面的应用。柱状或类柱状声源如压缩机、电动机等都是工程中比较常见的噪声源，对该类声源的识别和控制具有重要的实际意义。给出了柱面全息重建的实现算法，并分析了重建误差同声压测量误差之间的关系。对不同类型声场的仿真模拟结果表明：给出的柱面声全息实现算法是有效的，可以正确地重建声场和识别噪声源。     

声场中倏逝波特性及改进全息重建方法的研究

近场声全息是通过在紧靠被测声源物体的近场测量面上记录全息数据,不但可以记录传播波成分,还可以获得反映声场高空间特性的倏逝波成分。通过分析传播波和倏逝波在声场中的分布情况与声场空间位置、声源大小及频率的关系,得出了传播波和倏逝波在空间声场中的变化规律、影响因素以及二者之间的对应关系。通过对不同背景噪声下倏逝波的传播情况确定了可利用倏逝波传播距离。在此基础上,提出了一种改进的声全息方法,通过用这种方法,可得出声源面上传播波与倏逝波成分,获取等效于近场声全息的重建结果。最后,通过仿真验证了这一结果。     

运动物体噪声场分解的传递路径声全息方法

声全息及波束成形技术可以通过对阵列噪声信号处理,获得运动物体表面声场的分布。如果物体中声源相距较近或声源相关性较高,该方法不能有效区分每个声源对目标表面声场的贡献。提出了一种基于声源特征的传递路径声全息方法。该方法同时采集外场阵列面信息及物体上声源参考信息,在声源识别过程中,结合声源传递路径对采样面信息分解,然后采用声全息技术重建声源,实现声源识别和声场分解。介绍了该方法的识别过程,并与传统的声全息方法进行多声源仿真对比;最后应用该方法进行了实际汽车噪声源的分解。结果表明,该方法能有效识别并分离出运动物体的噪声源。